System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种政务智能问答方法、系统、装置及介质制造方法及图纸_技高网

一种政务智能问答方法、系统、装置及介质制造方法及图纸

技术编号:40545474 阅读:7 留言:0更新日期:2024-03-05 19:02
本发明专利技术公开了一种政务智能问答方法、系统、装置及介质,包括:获取用户输入的政务问题,根据所述政务问题进行预处理确定用户问题文本;基于所述用户问题文本,采用预先设置的知识库中的问答对进行匹配,确定匹配结果;响应于匹配结果为成功,根据匹配到的所述问答对确定第一答复文本;响应于匹配结果为不成功,基于所述用户问题文本,采用预先训练好的机器学习模型确定第二答复文本,并将所述第二答复文本和相对应的所述用户问题文本作为新的问答对更新至所述知识库。本申请通过处理用户输入的政务问题,了解用户的意图并确定用户问题文本。能够准确理解用户的真实意图,并提供准确的回答,从而提高用户的满意度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及一种智能问答,尤其涉及一种政务智能问答方法、系统、装置及介质


技术介绍

1、随着互联网的快速发展,越来越多的政府部门开始采用在线服务平台来提供政务服务。然而,传统的政务服务方式存在服务效率低、用户体验差等问题。为了提高政务服务质量和效率,政务问答系统应运而生。现有的政务问答系统虽然在一定程度上解决了用户的问题,但仍存在以下问题:问题回答不够准确、无法理解用户的真实意图。因此,开发一种新型的政务问答系统具有重要的实际意义。


技术实现思路

1、本申请的目的在于提供一种政务智能问答方法、系统、装置及介质,以至少解决相关技术中问题回答不够准确、无法理解用户的真实意图的问题。

2、本申请第一方面提供一种政务智能问答方法,所述方法包括:

3、获取用户输入的政务问题,根据所述政务问题进行预处理确定用户问题文本;

4、基于所述用户问题文本,采用预先设置的知识库中的问答对进行匹配,确定匹配结果;

5、响应于匹配结果为成功,根据匹配到的所述问答对确定第一答复文本;

6、响应于匹配结果为不成功,基于所述用户问题文本,采用预先训练好的机器学习模型确定第二答复文本,并将所述第二答复文本和相对应的所述用户问题文本作为新的问答对更新至所述知识库。

7、在一个实施例中,所述根据所述政务问题进行预处理确定用户问题文本,包括:

8、获取用户输入的政务问题,采用自然语言处理技术理解语义,并提取关键信息,确定所述用户问题文本。

9、在一个实施例中,所述基于所述用户问题文本,采用预先设置的知识库中的问答对进行匹配,确定匹配结果,包括:

10、确定所述用户问题文本和所述问答对中的预配置问题文本之间的相似度;

11、若所述相似度大于等于预设阈值,则匹配结果为成功;

12、若所述相似度小于预设阈值,则匹配结果为不成功。

13、在一个实施例中,所述相似度确定的方式包括采用语义相似度匹配算法。

14、在一个实施例中,所述响应于匹配结果为成功,根据匹配到的所述问答对确定第一答复文本,包括:

15、响应于匹配结果为成功,根据所述用户问题文本匹配到的所述问答对中预配置问题文本,确定相对应的预配置答复文本;

16、将所述预配置答复文本确定为所述第一答复文本。

17、在一个实施例中,所述知识库的获取方式,包括:

18、根据法律法规、政策文件和/或业务流程进行分析处理,确定预配置问题文本;

19、根据所述预配置问题文本,确定相对应的预配置答复文本;

20、根据所述预配置问题文本和所述预配置答复文本,确定问答对;

21、根据多个所述问答对,构建所述知识库。

22、在一个实施例中,所述预先训练好的机器学习模型的获取方式,包括;

23、获取历史问题文本和相对应的历史答复文本;

24、根据所述历史问题文本和所述历史答复文本进行预处理,确定特征数据;

25、根据所述特征数据训练所述机器学习模型,直至满足预设条件,得到所述预先训练好的机器学习模型。

26、本申请第二方面提供一种政务智能问答系统,所述系统包括:

27、获取问题文本模块,用于获取用户输入的政务问题,根据所述政务问题进行预处理确定用户问题文本;

28、确定匹配结果模块,用于基于所述用户问题文本,采用预先设置的知识库中的问答对进行匹配,确定匹配结果;

29、确定第一答复文本模块,用于响应于匹配结果为成功,根据匹配到的所述问答对确定第一答复文本;

30、确定第二答复文本模块,用于响应于匹配结果为不成功,基于所述用户问题文本,采用预先训练好的机器学习模型确定第二答复文本,并将所述第二答复文本和相对应的所述用户问题文本作为新的问答对更新至所述知识库。

31、本申请第三方面提供一种政务智能问答装置,包括存储器和一个或多个处理器,所述存储器中存储有可执行代码,所述一个或多个处理器执行所述可执行代码时,用于实现上述所述的政务智能问答方法。

32、本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质,其上存储有程序,该程序被处理器执行时,实现上述所述的政务智能问答方法。

33、本申请实施例提供的一种政务智能问答方法、系统、装置及介质至少具有以下技术效果。

34、通过处理用户输入的政务问题,了解用户的意图并确定用户问题文本。首先,使用知识库匹配的方法,根据用户问题文本在知识库中寻找相应的答复文本。如果在知识库中没有找到匹配的答复文本,再利用机器学习模型来获取更准确的答复文本。同时将这个新的问答对(包括答复文本和对应的用户问题文本)更新到知识库中。这种二步法能够准确理解用户的真实意图,并提供准确的回答,从而提高用户的满意度。

35、本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出,以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种政务智能问答方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的政务智能问答方法,其特征在于,所述根据所述政务问题进行预处理确定用户问题文本,包括:

3.根据权利要求1所述的政务智能问答方法,其特征在于,所述基于所述用户问题文本,采用预先设置的知识库中的问答对进行匹配,确定匹配结果,包括:

4.根据权利要求3所述的政务智能问答方法,其特征在于,所述相似度确定的方式包括采用语义相似度匹配算法。

5.根据权利要求1所述的政务智能问答方法,其特征在于,所述响应于匹配结果为成功,根据匹配到的所述问答对确定第一答复文本,包括:

6.根据权利要求1所述的政务智能问答方法,其特征在于,所述知识库的获取方式,包括:

7.根据权利要求1所述的政务智能问答方法,其特征在于,所述预先训练好的机器学习模型的获取方式,包括;

8.一种政务智能问答系统,其特征在于,所述系统包括:

9.一种政务智能问答装置,其特征在于,包括存储器和一个或多个处理器,所述存储器中存储有可执行代码,所述一个或多个处理器执行所述可执行代码时,用于实现权利要求1-7中任一项所述的政务智能问答方法。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有程序,该程序被处理器执行时,实现权利要求1-7中任一项所述的政务智能问答方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种政务智能问答方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的政务智能问答方法,其特征在于,所述根据所述政务问题进行预处理确定用户问题文本,包括:

3.根据权利要求1所述的政务智能问答方法,其特征在于,所述基于所述用户问题文本,采用预先设置的知识库中的问答对进行匹配,确定匹配结果,包括:

4.根据权利要求3所述的政务智能问答方法,其特征在于,所述相似度确定的方式包括采用语义相似度匹配算法。

5.根据权利要求1所述的政务智能问答方法,其特征在于,所述响应于匹配结果为成功,根据匹配到的所述问答对确定第一答复文本,包括:

6.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员:许瑞卿蒋威吴凯
申请(专利权)人:浙江百应科技有限公司
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1